📊 データ可視化マスター
初心者から始めるデータビジュアライゼーションの世界
コース概要
このコースでは、プログラミング未経験者が、Pythonのデータ可視化ライブラリを使って美しく説得力のあるグラフを作成できるようになります。最終的には実務で使えるダッシュボードやインタラクティブなグラフを作成できるスキルを習得します。Google Colabを使うので、環境構築も簡単です!
📋 前提条件
- Googleアカウント（必須）※Google Colabを使用
- Pythonプログラミング基礎コース修了（推奨）
- プログラミング未経験でも受講可能（丁寧に解説します）
🎯 学習戦略
- Google Colabで環境構築不要、すぐに始められる
- Part 1で理論を学び、Part 2以降で実践に移行
- Matplotlib → Seaborn → Plotlyの順で段階的に習得
- 実践プロジェクト3本で実務スキルを定着
- ダッシュボード作成でデータ分析の即戦力に
Part 1: データ可視化の理論 (Step 1-5)
データ可視化の重要性と目的
なぜデータを「見える化」する必要があるのか、人間の目と脳の仕組みから理解します。
- 可視化の必要性
- 人間の視覚認知特性
- 3つの目的（探索、説明、説得）
- 良い可視化の事例
効果的なビジュアライゼーションの原則
良いグラフと悪いグラフの違いを学び、効果的な可視化の原則を習得します。
- データインク比最小化（Tufte原則）
- 認知負荷軽減
- 直感的理解
- 正確性担保
グラフの種類と使い分けの完全ガイド
データの種類に応じた最適なグラフの選び方を完全マスターします。
- 比較（棒グラフ）、推移（折れ線グラフ）
- 構成（円グラフ）、分布（ヒストグラム）
- 相関（散布図）、地理（地図）
色彩理論とデータ可視化
色の使い方で情報の伝わり方が劇的に変わります。色彩理論を学びます。
- 色の3属性（色相・明度・彩度）
- カラーパレット種類（質的、順序、発散）
- 色覚バリアフリー、色の心理学
タイポグラフィとフォント選択
読みやすく美しいグラフを作るためのフォント選択術を学びます。
- 可読性の高いフォント
- タイトル・ラベル・注釈のサイズ比
- フォントファミリー統一
Part 2: Matplotlib完全マスター (Step 6-12)
Matplotlib入門（環境確認）
Pythonの定番グラフ作成ライブラリ、Matplotlibを使い始めます。
- インストール確認、import matplotlib.pyplot
- 日本語フォント設定
- インラインプロット
Matplotlibの基本的なプロット
4つの基本グラフを作成し、Matplotlibの基礎を固めます。
- plt.plot()（折れ線）、plt.scatter()（散布図）
- plt.bar()（棒グラフ）、plt.hist()（ヒストグラム）
Matplotlibのカスタマイズ
グラフの見た目を自由自在にカスタマイズする方法を学びます。
- 線のスタイル（実線、破線、点線）
- 色指定（名前、RGB、HEX）
- マーカー種類、透明度
subplotと複数グラフの配置
1つの図に複数のグラフを美しく配置する方法を習得します。
- plt.subplot()使い方、plt.subplots()で複数グラフ
- グリッドレイアウト、図全体サイズ調整
軸の詳細設定とアノテーション
軸ラベル、タイトル、凡例、注釈を追加して、わかりやすいグラフを作ります。
- 軸ラベル設定、タイトル追加、凡例配置
- テキスト注釈追加、矢印での強調
保存とエクスポート
作成したグラフを画像ファイルとして保存する方法を学びます。
- plt.savefig()使い方、解像度（dpi）設定
- 形式（PNG, SVG, PDF）、余白調整
Matplotlib実践演習
これまで学んだスキルを総動員して、実践的なグラフを作成します。
- 複数データ比較グラフ作成
- カスタマイズを駆使した美しいグラフ
- 実データでの演習
Part 3: Seaborn統計的可視化 (Step 13-17)
Seaborn入門
Matplotlibをより美しく、より簡単に使えるSeabornを始めます。
- Seabornの概念（Matplotlibラッパー）
- import seaborn、デフォルトスタイル
- カラーパレット
Seabornでの統計的可視化
データの統計情報を自動で表示してくれるSeabornの強力な機能を使います。
- sns.relplot()（関係性）、sns.displot()（分布）
- sns.catplot()（カテゴリ）、自動統計情報
ヒートマップとコリレーションマトリックス
データの相関関係を色で表現する、わかりやすいヒートマップを作ります。
- sns.heatmap()使い方、相関係数行列可視化
- アノテーション、カラーマップ選択
ペアプロットと分布の視覚化
複数の変数を一度に比較できる、便利なペアプロットを使います。
- sns.pairplot()（全変数関係性）
- sns.jointplot()（2変数詳細）
- sns.kdeplot()（密度推定）
カテゴリカルデータの可視化
カテゴリ別のデータを比較するための様々なグラフを作成します。
- sns.boxplot()（箱ひげ図）、sns.violinplot()（バイオリン）
- sns.swarmplot()、sns.barplot()
Part 4: Plotlyインタラクティブ可視化 (Step 18-22)
Plotly入門
マウスで操作できるインタラクティブなグラフを作れるPlotlyを始めます。
- Plotlyの概念（インタラクティブ）
- graph_objects vs express
- JupyterLab表示、HTMLエクスポート
インタラクティブなグラフの作成
ホバー、ズーム、データ切替など、動的な機能を持つグラフを作ります。
- ホバーツールチップ、ズーム・パン機能
- 凡例表示/非表示切替、ボタンによるデータ切替
Plotly Expressの活用
たった1行のコードで美しいグラフを作れるPlotly Expressをマスターします。
- px.scatter()（高速散布図）、px.line()（折れ線）
- px.bar()（棒グラフ）、ワンライナーでの美しいグラフ
3Dグラフの作成
3次元のデータを立体的に表現する3Dグラフを作成します。
- 3D散布図、3D表面プロット
- 視点回転、実務での使いどころ
アニメーショングラフ
時間とともに変化するデータを動くグラフで表現します。
- animation_frameパラメータ、時系列アニメーション
- 再生コントロール、GIFエクスポート
Part 5: 高度な可視化テクニック (Step 23-27)
サンキーダイアグラム
データの流れを視覚的に表現するサンキーダイアグラムを作ります。
- フロー可視化、ノードとリンク定義
- 色のカスタマイズ、実務例（顧客遷移フロー）
ツリーマップとサンバーストチャート
階層構造を持つデータを効果的に可視化する方法を学びます。
- 階層構造可視化、px.treemap()使い方
- px.sunburst()使い方、ドリルダウン機能
地図データの可視化（Folium連携）
地理的なデータを地図上に美しく表示する方法を習得します。
- Foliumインストール、基本地図表示、マーカー追加
- ヒートマップオーバーレイ、Plotlyコロプレス図
タイムシリーズデータの可視化
時系列データを効果的に分析・表示する高度なテクニックを学びます。
- pandasのDatetimeIndex活用、ローソク足チャート
- レンジスライダー、移動平均線追加
ネットワーク図の作成
つながりのあるデータをネットワーク図で可視化します。
- NetworkXインストール、グラフ理論基礎
- ノードとエッジ可視化、レイアウトアルゴリズム
Part 6: ダッシュボードデザイン (Step 28-33)
ダッシュボードデザインの原則
見やすく、わかりやすいダッシュボードを作るための基本原則を学びます。
- 5秒ルール（重要情報は5秒で理解）
- 情報階層化、余白活用
- 一貫性（フォント、色、レイアウト）
Z型レイアウトとF型レイアウト
人間の視線の動きを考慮した、効果的なレイアウト設計を習得します。
- Z型レイアウト（欧米式）、F型レイアウト（Web式）
- 文化による違い、使い分け基準
情報階層の設計
重要度に応じた情報の配置と表現方法を学びます。
- レベル1（最重要KPI）、レベル2（主要グラフ）
- レベル3（詳細情報）、グリッドシステム活用
KPIカードの効果的なデザイン
重要な数値を一目で理解できるKPIカードの作り方を習得します。
- 数値を大きく表示、前期比の矢印（▲▼）
- 色での強調（赤・黄・緑）、スパークライン追加
スモールマルチプル（ファセット）
同じ形式のグラフを並べて、比較を容易にする手法を学びます。
- 同じ軸・スケールでの比較、sns.FacetGrid()
- px.facet_col()・px.facet_row()、店舗別比較例
レスポンシブデザイン
様々な画面サイズに対応したダッシュボードを作る方法を習得します。
- 画面サイズ対応、モバイル向けレイアウト
- Plotly自動リサイズ、SVG vs PNG選択
Part 7: ストーリーテリングとUX (Step 34-37)
ストーリーテリングとナラティブ
データで説得力のあるストーリーを語る方法を学びます。
- データストーリー構造（背景→課題→解決策→結果）
- ビジュアルでの誘導、アニメーション活用
誤解を招くグラフの回避
悪意がなくても誤解を招く可視化を避け、正確な情報伝達を実現します。
- 悪い例（Y軸0から始めない、3D円グラフ、面積と数値の不一致）
- 正しい可視化への修正方法
アクセシビリティとユニバーサルデザイン
すべての人が理解できる可視化を作るための配慮を学びます。
- 色覚バリアフリー配色、テキスト代替情報（alt属性）
- コントラスト比確保、スクリーンリーダー対応
インフォグラフィックの作成
データとイラストを組み合わせた、魅力的なインフォグラフィックを作ります。
- データとイラスト融合、ストーリー性あるレイアウト
- Canva連携、実例分析
Part 8: 実践プロジェクト (Step 38-40)
実践プロジェクト1 – 探索的データ分析の可視化
Kaggleのデータセットを使って、実践的なデータ分析を行います。
- Kaggleデータセット分析
- 仮説検証のためのビジュアライゼーション
- Seabornでの効率的探索
実践プロジェクト2 – 経営ダッシュボード
経営層向けのインタラクティブなダッシュボードを構築します。
- 経営層向けダッシュボード
- Plotly Dashでのインタラクティブ実装
- コールバック関数
実践プロジェクト3 – マーケティングレポート
マーケティング施策の効果を可視化した、説得力のあるレポートを作成します。
- マーケティング施策効果測定
- 説得力あるレポート作成、ストーリーテリング
- PDFレポート自動生成
Part 9: 応用と自動化 (Step 41-45)
再利用可能なテンプレートの作成
何度も使えるグラフのテンプレートを作って、作業効率を上げます。
- matplotlibrcファイル、カスタムテーマ定義
- 企業カラー設定、汎用プロット関数
Jupyter Notebookでのレポート自動化
レポート作成を自動化して、定期的な分析を楽にします。
- papermillのパラメータ化ノートブック
- スケジュール実行、nbconvertでのHTML出力
インタラクティブダッシュボードの実装
Plotly DashやStreamlitを使って、本格的なWebアプリを作ります。
- Plotly Dash完全ガイド、レイアウトコンポーネント
- コールバック詳細、Streamlit入門
データ可視化のパフォーマンス最適化
大量のデータを扱う際の高速化テクニックを習得します。
- 大量データの扱い（datashader活用、WebGLレンダリング）
- ファイルサイズ削減
可視化ポートフォリオの作成
学んだスキルを活かして、自分だけのポートフォリオを作成します。
- GitHubでの公開、README.md書き方
- 個人サイトへの掲載、ポートフォリオ制作のコツ
🎓 コース修了後のあなた
このコースを修了すると、以下のスキルが身につきます:
- Matplotlib・Seaborn・Plotlyを使いこなして、多様なグラフを作成できる
- データの特性に応じた最適なグラフを選択し、効果的に可視化できる
- 色彩理論やデザイン原則を理解し、美しく読みやすいグラフが作れる
- インタラクティブなダッシュボードを作成し、データを探索的に分析できる
- データストーリーテリングで説得力のあるプレゼンテーションができる
- 実務で即戦力となるデータ可視化スキルが身につく